Ngày 25/5 (giờ địa phương), Business Insider công bố bài tổng hợp các khái niệm, doanh nghiệp và nhân vật then chốt đang định hình cuộc đua AI tạo sinh. Danh mục này không chỉ bao phủ công nghệ cốt lõi như agentic AI, LLM hay GPU, mà còn mở rộng sang hạ tầng điện toán, an toàn, chính sách và tác động tới thị trường lao động.

AI tạo sinh đang lan nhanh sang nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, phát trực tuyến và ô tô. Khi cuộc cạnh tranh không còn chỉ dừng ở việc tung ra chatbot hay dịch vụ mới, mà đã ảnh hưởng trực tiếp tới hạ tầng, quy định và việc làm, các thuật ngữ chuyên môn của giới công nghệ cũng dần trở thành vốn từ chung của thị trường.

Một trong những khái niệm được nhắc tới nhiều gần đây là “agentic AI”. Thuật ngữ này dùng để chỉ các hệ thống AI có thể tự đưa ra quyết định và thực hiện liên tiếp nhiều tác vụ với rất ít sự can thiệp của con người. Xu hướng này cho thấy AI tạo sinh đang dịch chuyển từ mô hình hỏi-đáp sang trực tiếp xử lý công việc sau làn sóng bùng nổ của ChatGPT. Về dài hạn, mục tiêu mà ngành công nghệ hướng tới là AGI, tức trí tuệ nhân tạo tổng quát có khả năng thực hiện các tác vụ nhận thức phức tạp tương tự con người.

Ở tầng nền tảng, cuộc đua AI thực chất là cuộc đua về năng lực tính toán và hạ tầng. GPU hiện là dòng chip chủ lực cho cả huấn luyện lẫn suy luận mô hình, kéo theo nhu cầu bùng nổ đối với các trung tâm dữ liệu AI - nơi tập trung chip, hệ thống lưu trữ và nguồn điện quy mô lớn. So với thế hệ trước, trung tâm dữ liệu AI mới đòi hỏi mức tiêu thụ điện và nhu cầu làm mát cao hơn nhiều.

Theo Business Insider, công suất 1 gigawatt (GW) có thể cung cấp điện cho khoảng 750.000 hộ gia đình, còn 10 GW tương đương năng lực vận hành khoảng 4-5 triệu GPU. Điều đó cho thấy cạnh tranh trong AI đã mở rộng sang cả điện năng, chất bán dẫn và hạ tầng mạng.

Về hiệu năng mô hình, các khái niệm cốt lõi gồm LLM, transformer và context window. LLM là mô hình được huấn luyện trên khối dữ liệu khổng lồ để tạo ra ngôn ngữ gần với cách con người diễn đạt. Transformer - nền tảng của kiến trúc này - cho phép xử lý dữ liệu song song thay vì tuần tự, từ đó rút ngắn thời gian huấn luyện và tạo điều kiện phát triển các mô hình lớn hơn. Trong khi đó, context window là phạm vi ngữ cảnh mà mô hình có thể ghi nhớ trong một cuộc hội thoại; phạm vi này càng rộng thì khả năng xử lý văn bản dài càng tốt và nguy cơ phát sinh lỗi “ảo giác” càng giảm.

An toàn và độ tin cậy cũng là biến số lớn của ngành AI. “Alignment” là lĩnh vực nghiên cứu nhằm bảo đảm mục tiêu và hành vi của AI phù hợp với giá trị cũng như ý định của con người. “Bias” đề cập tới nguy cơ mô hình hấp thụ những thiên kiến và yếu tố phân biệt đối xử vốn có trong dữ liệu huấn luyện. Còn “ảo giác AI” là hiện tượng mô hình tạo ra thông tin sai hoặc không tồn tại nhưng trình bày như sự thật. Với “deepfake”, rủi ro nằm ở việc hình ảnh, video hoặc âm thanh giả do AI tạo ra có thể bị lợi dụng cho lừa đảo và tội phạm.

Xét về cục diện cạnh tranh, Business Insider nhắc tới OpenAI, Anthropic, Google, Meta và Nvidia như những cái tên trung tâm. ChatGPT được xem là điểm khởi phát cho làn sóng AI tạo sinh sau khi ra mắt năm 2022. Trong khi đó, Claude của Anthropic và Gemini của Google đang tăng hiện diện trên thị trường doanh nghiệp cũng như trong cuộc đua phát triển mô hình hiệu năng cao. Nvidia nổi lên là doanh nghiệp hưởng lợi lớn nhất từ nhu cầu chip AI tăng vọt.

Bài tổng hợp cũng nhấn mạnh vai trò của các nhân vật dẫn dắt ngành. Sam Altman là đồng sáng lập kiêm CEO OpenAI; ông từng bị hội đồng quản trị sa thải vào năm 2023 nhưng quay lại chỉ sau vài ngày và trở thành gương mặt tiêu biểu của làn sóng điều hành AI. Dario Amodei, CEO Anthropic, nhiều lần cảnh báo xã hội chưa sẵn sàng cho làn sóng thay thế việc làm trên diện rộng do AI gây ra. Jensen Huang là người dẫn dắt Nvidia và cũng là một trong những nhân vật hưởng lợi rõ nhất từ cơn sốt chip AI. Sundar Pichai từng bị chỉ trích vì phản ứng chậm sau khi ChatGPT xuất hiện, nhưng sau đó được đánh giá là đã giúp Google thu hẹp khoảng cách.

Tranh luận chính sách quanh AI cũng ngày càng nóng lên. Tại Mỹ, một trong những điểm gây tranh cãi là nên quản lý AI theo từng bang hay xây dựng một bộ tiêu chuẩn liên bang thống nhất. Lo ngại về việc AI thay thế lao động khiến chủ đề thu nhập cơ bản phổ quát một lần nữa được nhắc lại. Ở chiều ngược lại, các quan điểm lạc quan như của Elon Musk cho rằng AI sẽ cải thiện năng suất và về dài hạn có thể mở rộng mức độ thịnh vượng.

Ở cấp độ ứng dụng, những thuật ngữ như token, multimodal, prompt engineering và mã nguồn mở đang xuất hiện ngày càng dày đặc. Gần đây, thị trường còn nhắc đến các cách gọi như “tokenmaxxing”, nhấn mạnh việc tăng cường sử dụng AI để tối đa hóa năng suất, và “vibe coding”, tức để AI viết mã với rất ít sự can thiệp của con người.

Tổng thể, ngành AI đã vượt ra ngoài cuộc đua chatbot để trở thành một làn sóng tái cấu trúc quy mô lớn, nơi năng lực tính toán, điện năng, quy định, lao động và an toàn công nghệ gắn chặt với nhau. Khi AI thâm nhập vào ngày càng nhiều dịch vụ thường nhật, việc hiểu đúng các thuật ngữ cốt lõi cũng trở thành điều kiện cần để theo dõi diễn biến công nghệ, thị trường và chính sách.